基于RSSI的无线传感器网络定位技术的研究

摘要

随着微机电系统、传感器技术和无线通信技术等技术的飞速发展，孕育出了具有信息采集、传输与处理能力的无线传感器网络，现已被广泛应用于军事国防、工农业控制、城市管理等领域。节点定位技术作为无线传感器网络的关键技术之一，不仅可以有效提高网络的路有效率与协助网络管理，而且是大多数应用的前提和基础，例如目标跟踪、人员定位和环境监测等。因此，实现节点自定位对无线传感器网络的研究与应用具有重要意义。
　　本文针对基于RSSI的无线传感器网络节点定位存在易受多径传播、非视距等影响而使得测距误差增大，定位精度降低等问题，在了解国内外相关研究的基础上，主要从基于测距的定位模型中节点定位和坐标修正两个阶段入手，提出一种具有高精度和稳定性好的节点定位算法。本文的主要研究工作如下:
　　1.采用高斯滤波和最小二乘法求解基于RSSI测距模型中的参数，使测距模型更加符合实验环境，降低测距误差。针对使用基本的极大似然估计法(MLE)求得结果存在精度低和收敛性差的问题，在MLE的基础上，根据以未知节点前一时刻的坐标为圆心所作的约束圆以及当前时刻RSSI值构成的约束条件对初始定位算法进行改进。通过MATLAB仿真验证了改进的初始定位算法能有效的改善初始定位的收敛性以及提高初始定位的精度。
　　2.坐标修正阶段，在分析EKF滤波技术存在的不足的基础上，采用UKF滤波技术，并结合迭代思想和自适应抗差滤波理论提出了AIUKF算法，并且直接采用RSSI而不是距离值作为系统的观测量，减少测距过程中的误差累积。算法中引入迭代算法和自适应因子可以有效的削减初始值波动与观测量中异常值对算法性能的影响，提高定位精度。通过仿真验证得到，基于AIUKF的定位算法不仅提高了节点定位精度，而且有效的增强了定位结果的收敛性。

目录

声明

摘要

第1章 绪论

1．1 课题研究背景及意义

1．2 国内外研究现状

1．2．1 国外研究现状

1．2．2 国内研究现状

1．3 论文内容和重点

1．4 论文组织和结构

第2章 无线传感器网络节点定位技术

2．1 无线传感器网络概述

2．1．1 无线传感器网络结构

2．1．2 无线传感器网络特点

2．2 无线传感器网络节点定位

2．2．1 距离测量技术

2．2．2 节点坐标计算方法

2．2．3 无需测距的定位算法

2．3 节点定位算法性能评价指标

2．4 定位算法面临的问题和挑战

2．5 本章小结

第3章 基于RSSI的改进节点定位算法

3．1 基于RSSI的测距模型

3．1．1 无线信号传播模型

3．1．2 无线信号传播模型参数分析

3．2 测距模型的建立

3．2．1 RSSI测距实验

3．2．2 高斯滤波

3．2．3 能量-距离曲线拟合

3．3 改进的节点初始定位算法

3．3．1 基本的节点初始定位算法

3．3．2 改进的节点初始定位算法

3．4 实验仿真与分析

3．4．1 定位算法性能评价

3．4．2 实验仿真

3．5 本章小结

第4章 基于AIUKF的节点定位优化算法

4．1 无迹卡尔曼滤波

4．1．1 无迹变换UT

4．1．2 标准UKF算法

4．2 改进的精确定位算法AIUKF

4．2．1 AIUKF方程实现

4．2．2 定位模型状态方程

4．2．3 定位模型量测方程

4．3 基于AIUKF的定位算法流程

4．4 实验仿真与分析

4．4．1 仿真情形一

4．4．2 仿真情形二

4．5 本章小结

第5章 总结与展望

5．1 总结

5．2 展望

参考文献

致谢

攻读学位期间参加的科研项目和成果